# LEARNINGS.md - 教育AI研究项目学习记录

> 本文件记录项目执行中发现的知识增量、最佳实践和经验总结。
> 晋升规则：同一 Pattern-Key 出现 ≥3 次 → 写入 MEMORY.md

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## [LRN-20260420-A01] best_practice

**Logged**: 2026-04-20T12:39:00+08:00
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
北师大AI教育研究中心提供免费高质量PDF

### Details
形态层级论文（卢宇/汤筱玙）可从 `aic-fe.bnu.edu.cn` 域名获取高质量PDF直链，文件2.5MB，内容完整。优于其他来源。

### Suggested Action
今后优先从 `aic-fe.bnu.edu.cn`、`hanspub.org` 等开放平台获取中文教育类论文PDF。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: pdf_source.edu_china_bnu
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-20
- Last-Seen: 2026-04-20
- See Also: LRN-20260420-A02

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## [LRN-20260420-A02] best_practice

**Logged**: 2026-04-20T12:39:00+08:00
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
北师大AI教育研究中心域名格式

### Details
格式：`https://aic-fe.bnu.edu.cn/docs/YYYY-MM/文件名.pdf`
论文发布日期与路径日期不一定一致，需用搜索确认实际URL。

### Suggested Action
通过百度学术/CrossRef确认论文后，搜索 `site:aic-fe.bnu.edu.cn PDF` 找直链。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: pdf_source_pattern.bnu_aic_fe
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-20
- Last-Seen: 2026-04-20
- See Also: LRN-20260420-A01

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## [LRN-20260425-A01] best_practice

**Logged**: 2026-04-25T16:30:00+08:00
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
文献质量评估的7维度评估体系效果良好

### Details
本次采用7个维度评估文献质量，总分105分制：
1. 时效性（15分）：发表时间越新，得分越高
2. 信源权威性（20分）：期刊/信源权威性
3. 数据质量（20分）：数据完整性、清晰度、量化程度
4. 方法严谨性（20分）：研究方法科学性、规范性
5. 实证基础（20分）：实证数据质量、样本量、效应量
6. 理论框架（15分）：理论框架完整性、清晰度
7. 影响力（15分）：引用量、期刊影响因子、政策影响

### Suggested Action
今后文献质量评估继续使用此7维度体系，保持评估标准的一致性。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: literature_quality_assessment.7_dimensions
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-25
- Last-Seen: 2026-04-25
- See Also: LRN-20260425-A02

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## [LRN-20260425-A02] best_practice

**Logged**: 2026-04-25T16:30:00+08:00
**Priority**: high
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
批量处理文献的策略：分优先级提高效率

### Details
本次评估38篇文献，采用分优先级策略：
1. **A+级/A级文献**（优先级最高）：详细评估每篇，生成独立评估报告
2. **B级文献**（中优先级）：精简评估，生成批评估报告
3. **C级文献**（低优先级）：暂不详细评估，记录基本信息即可

此策略在保证质量的前提下，大幅提高了处理效率。

### Suggested Action
今后批量处理文献时，继续采用分优先级策略（A+→A→B→C），优先保证高质量文献的详细评估。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: literature_processing.priority_based
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-25
- Last-Seen: 2026-04-25
- See Also: LRN-20260425-A01

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## [LRN-20260425-A03] best_practice

**Logged**: 2026-04-25T16:30:00+08:00
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
统一的评估报告模板可以提高一致性和效率

### Details
本次为7篇A+级文献生成了详细的评估报告，使用统一的模板结构：
- 文献基本信息（标题、作者、来源、年份）
- 质量评估得分（总分及各维度得分）
- 核心发现与价值
- 适用场景与使用建议

模板化处理大幅提高了生成效率和报告一致性。

### Suggested Action
今后评估报告继续使用统一模板，确保信息结构和格式的一致性。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: assessment_report.unified_template
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-25
- Last-Seen: 2026-04-25
- See Also: LRN-20260425-A02

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## [LRN-20260425-A04] best_practice

**Logged**: 2026-04-25T16:30:00+08:00
**Priority**: medium
**Status**: pending
**Area**: docs

### Summary
批评估报告适用于中低质量文献

### Details
本次对10篇剩余文献（B级、C级）采用了批评估报告模式，在一个文件中记录所有文献的基本信息和评估结果。此模式适用于：
- 文献数量较多（>10篇）
- 质量等级较低（B级、C级）
- 时间预算有限

批评估报告包含：文献ID、标题、质量等级、简要评语。

### Suggested Action
今后遇到类似情况（大量中低质量文献），优先使用批评估报告模式，提高效率。

### Metadata
- Source: conversation
- Pattern-Key: batch_assessment_report
- Recurrence-Count: 1
- First-Seen: 2026-04-25
- Last-Seen: 2026-04-25
- See Also: LRN-20260425-A02

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